HEALTHY
건강한 실내환경실내공기질, 온열환경, 오염물질 및 재실자 주변 환경을 분석하여 건강하고 쾌적한 실내환경을 구현하기 위한 방법을 연구합니다.
연구실 소개
Sustainable Building System Laboratory는 건강하고 지능적이며 지속가능한 건축환경을 위한 연구를 수행하고 있습니다.
SUSTAINABLE BUILDING SYSTEM LABORATORY
Healthy, intelligent, and sustainable built environments.
국민대학교 Sustainable Building System Laboratory, SBSL은 건축공간에서 발생하는 환경적·에너지적 문제를 정량적으로 분석하고, 보다 건강하고 쾌적하며 지속가능한 건축환경을 구현하는 것을 목표로 합니다.
실내환경과 실내공기질, 기류 및 오염물질의 거동, 건물에너지와 HVAC 시스템을 주요 연구 대상으로 하며, 실험과 수치해석을 통해 건축환경에서 발생하는 물리적 현상을 이해하고 시스템의 성능을 평가합니다.
또한 시뮬레이션과 실험을 통해 축적된 데이터를 기반으로 인공지능과 데이터 기반 분석 방법론을 적용하여, 복잡한 건축환경을 보다 빠르고 효율적으로 예측·분석·최적화하기 위한 연구를 확장하고 있습니다.
우리가 지향하는 연구
SBSL은 건축환경의 성능을 사람, 기술, 에너지의 관점에서 종합적으로 바라봅니다.
INTELLIGENT
지능형 분석과 예측CFD, 수치해석, 데이터 분석 및 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 건축환경을 효율적으로 분석하고 예측하는 방법론을 개발합니다.
SUSTAINABLE
지속가능한 건축환경건물에너지와 HVAC 시스템의 성능을 정량적으로 평가하고 최적화하여 에너지 소비를 줄이고 지속가능한 건축환경을 구현하는 것을 목표로 합니다.
Sustainable Building System Laboratory
The Sustainable Building System Laboratory (SBSL) at Kookmin University conducts research on building environments and building systems with the aim of creating healthier, more comfortable, and sustainable built environments.
Our research focuses on indoor environmental quality, indoor air quality, airflow and contaminant transport, building energy, and HVAC systems. Experimental measurements and numerical simulations are used to investigate physical phenomena and evaluate the performance of building and environmental systems.
Computational Fluid Dynamics (CFD) and building performance simulation are applied to analyze complex environmental conditions that are difficult to evaluate through experiments alone. These approaches enable quantitative assessment of different design and operating conditions.
SBSL is also expanding its research toward data-driven methods and artificial intelligence. By integrating physical knowledge with data obtained from experiments and simulations, we aim to develop efficient methods for the prediction, analysis, and optimization of building environments.
SBSL의 주요 연구분야는 메인 페이지의 Research에서 확인할 수 있습니다.
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